调和权重方法在作物产量农业气象预报中的作用

作物产量预报是气象为农业服务的重要课题。及时、准确的作物产量预报,是国家有计划地安排国民经济所不可缺少的重要依据;对农业部门趋利避害夺取丰产稳产,也有十分重要的指导意义。本文利用百色地区气象局测报站的气象资料和百色县统计局提供的四塘公社历年早稻亩产资料采用调和权重产量趋势预报方法,建立单站作物产量预报模式的思路与途径。 一、农作物产量预报模式 的一般表达 根据国内外的有关研究,农作物产量预报模式一般可表达为: y=yt ym △y(1)     

莒县花生产量预报方法初探

以往的县级农作物产量的气象预测预报方法中,都是直接将实际产量与趋势产量的余差序列(y—y(t)=yw)与各气象要素进行比较分析来制作产量预报,而对随机误差却很少考虑或忽略不计,这样做往往会出现一些难以拟合的较大误差,预报质量也随之降低,这种情况在气候条件优越的地区犹为明显。本文就莒县花生生产过程中的具体天气状况,考虑误差yε,对花生产量预报作初步尝试。     

基于SPSS的普宁早稻产量预报模型

基于SPSS软件,运用曲线估计分离了1986—2015年普宁市早稻趋势产量与气象产量,并运用逐步线性回归方法研究了早稻全生育期降水、气温、日照等多种气象因子与早稻气象产量之间的关系,进而得出6种最优早稻产量预报方程,使用最小二乘法对6种预报方程进行拟合,建立普宁市早稻产量预报模型。利用历年早稻产量进行验证,结果表明:1986—2015年历史早稻产量拟合准确率均在96%以上,2016年早稻产量预报准确率达98. 8%,预报结果准确率较高,能满足业务需求,可作为普宁市早稻产量预报的有效依据之一。     

江苏省中稻产量预测的差值模式

用模糊聚类法对全省产量分区,各区分别建立预报模式。通过正交多项式回归及滑动最大法求峰点,作为插值结点来构造样条曲线。计算样条曲线与实际产量的差值。再以描述非线性相关关系的相关率及其F比筛选因子。对定量因子迭代调整组界,提高其相关关系。对定性因子与定量因子统一进行线性化。在初始大循环过程中,根据最优气象条件求得最优产量。从而再一次构造样条曲线得到最优产量曲线及差值。经迭代得差值预报模式。     

气压与小麦产量模式

一、本文的主要目的是研制用气候资料模拟一种小麦产量预报方法,以减少缺乏气象和作物资料的限制作用。大范围小麦产区产量线性回归方程的主要预报因子是逐月海平面气庄平均值,为美国大平原冬、春小麦区、加拿大萨斯喀彻温春小麦区和苏联冬小麦区制定的小麦产量预报模式可以用来预测这三个国家的小麦产量。其次,则是建立谷物预报与大尺度大气状况的相关关系。过去,为了说明和预报不同时间尺度的地区性天气和气候,在一些判别和预报研究中经常使用海平面气压和700毫巴高度的历史资料。纳米亚斯(Namias)介绍过制作30天天气展望的方法,克莱因(Klein)则介绍了研制和应用5日天气预报的技术。库茨巴赫(Kutzbach)用经验正交函数(特征矢量和基本项目)研究了北美大陆气压、温度和降水分布之间的相互关系。他指出:这三个气候要素之     

大豆产量预报的生长动态模式

研究天气对产量的影响,并在此基础上进行作物产量预报,这是目前使用较多的方法。实际上,农业气象产量预报并不是完整的农业产量预报,因为农作物产量不仅与环境条件有关,还与品种、肥料、农业技术措施有关。因此,只分析外界条件和产量的关系,往往造成与实际有较大的差异。作物生长动态模式是根据作物实际生长状况,如采用干物质累积量、有效分蘖数、穗数、粒数等惰性因子,并考虑未来将出现的天气条件,     

基于积分回归法黑龙江省作物产量动态预报研究

由于积分回归法生物学意义明确,预报效果较好,已成为一种新的作物产量动态预报方法。为了完善黑龙江省主要作物的动态预报方法,提高作物单产的预报准确率,本文利用积分回归方法,随机选取以县为单元的研究对象,开展黑龙江省多种作物积分回归产量动态预报模型的适用性研究。结果表明:建立的黑龙江省6月下旬至9月下旬春玉米、大豆和水稻积分回归产量动态预报模型均通过了F的显著性检验,作物产量预报的平均差MD和相对误差RE均未通过显著性检验,表明建立的春玉米、大豆和水稻产量预报模型的预报效果较好;其中春玉米和水稻产量预报模型的预报准确率较高,模型预报的单产与实际单产的一致性较好。通过对2011—2014年黑龙江省作物单产进行试报和检验,发现春玉米、水稻和大豆单产的预报准确率平均为96%、95%和93%;表明积分回归方法对黑龙江省大豆单产预报的适宜性略差,积分回归法适用于黑龙江省水稻和春玉米单产的预报。基于积分回归法的原理,可以在黑龙江省开展春玉米和水稻单产的动态预报,并继续开展大豆产区积分回归产量动态预报的适用性研究。     

最小绝对误差和回归在产量预报中的应用

研究作物产量与气象条件的相互关系,建立产量的气象预报模式,从而进行客观的分析和预报,这是气象科技为农业经济服务的一条有效途径,已逐步成为各级台站的正常业务。我们在作物产量预报服务过程中,探讨应用了最小绝对误差和回归方法,并试报了烟台市近三年的花生单位面积产量。结果表明,这种方法精度较高,并且比常规的最小二乘法回归具有一定的优越性,可以投入业务使用。     

嘉兴县小麦产量预报模式的初步探讨

农业气象产量预报是气象为国民经济建设服务,特别是为农业服务的一个重要手段。它不但可以为国家计划部门制定粮食进出口计划和调整国民经济的发展计划提供科学依据,而且对农业部门为趋利避害、合理种植以及采取有效农技措施,夺取高产稳产等等也有十分重要的意义。前就现有的文献资料来看,国外的产量预报随着计算技术的发展,大都在向定量化和模式化的方向发展。其预报模式大体上有两大类:一类是回归统计模式,一类是动力模拟模式。在我国,由于缺乏农业和农业气象资料,农业气象产量预报的研究和业务应用进展比较缓慢,且主要着眼于作物产量与气象因子间定量关系的分析和研制各种回归统     

基于交叉验证的多模式超级集合预报方法研究

利用AREM、MM5和WRF 3个中尺度有限区域模式,通过选取对短期天气预报影响颇大的积云参数化方案和边界层方案构成15个集合预报成员,以2003年7月汛期天气为研究对象,分别采用相关加权、多元线性回归以及支持向量机回归与"交叉验证"相结合的方法,开展有限区域模式的多模式短期超级集合预报研究.文中主要对上述3种方法的24 h降水和700 hPa流场的超级集合预报结果与多模式集合平均预报结果以及T213模式结果进行了对比分析,结果表明:(1)对于24 h降水,支持向量机回归方法的超级集合预报得到的均方根误差比多模式集合平均小,各降水临界值的TS异常评分比多模式集合平均高;并且它也较相关加权法和多元线性回归的超级集合预报效果好.(2)对于700 hPa流场,对比分析各预报结果经过向量EOF分析得到的风场第1模态和第2模态表明,多模式集合平均主要使风场强度变小,多元线性回归和支持向量机回归的超级集合预报可以较好地刻画风场的强度分布,其中支持向量机回归的超级集合预报对风场强度及其区域分布的预报效果最好.(3)对于700 hPa流场,超级集合预报明显优于同期T213模式预报,从相同的预报均方根误差意义看,支持向量机回归的超级集合预报至少较T213模式预报能提前12 h.     

日本作物产量预报简介

日本的作物产量预报分为研究和业务两个方面。研究主要集中在农林水产省所属的农业环境技术研究所和农业试验场以及部分综合大学农学系;业务属于农林水产省统计情报部。下面分别就研究和业务情况及今后设想作一简要介绍。 一、研究方面 1 气象统计模式:在日本最常见到的是多元回归分析,通常将产量序列视为时间的函数,用曲线回归式拟合实际产量与预测产量的差,即把回归残差(y-)作为因变量;模式的因子可以概括为作物生育期间的光、温、水条件。由于各地气象、气候条件的差异,引起产量变动的因子也不相同。位于太平洋沿岸的东北地区(本州东北部),由于亲潮寒流的影响,从太平洋上吹来的冷风常常造成夏季的作物低温冷害而导致减产,所以这一地区决定水稻产量的主要因子是6—8月的月平均温度。例如青森县预测水稻产量,用水稻生育期间的月平均气     

提高粮食产量预报模式稳定性及准确性的探讨

运用气候因子预报粮食产量的多元回归模式在应用中表现不够稳定．本文提出用正常气候条件对作物生长最适气候条件的动态供需分布，对入选因子进行生物学意义的合理性检验，使静态的统计预报模式稳定性明显提高，同时使动态统计产量预报评价模式有了明确的生物学意义，本文还提出了多元回归与时间序列分析相结合的三项式产量预报模型和综合预报方法，产量预报模式的稳定性和准确性平均提高４％以上。     

基于时间序列模糊分析的作物产量多层递阶预测模型

一、引言 目前农作物产量的统计预报一般都采用线性多元回归方法,业务实践证明,以这种经典回归统计方法作产量预测,效果常常不够稳定,特别是随外延预报年限的增加,误差会明显增大。其重要原因之一,是以固定参数的回归模型预报动态的时变系统,从而造成较大误差。针对这一问题,文献[1]提出了动态系统的多层递阶预报方法,即:     

逐步回归双重分析及其在长期预报中的应用

一、问题的提出多元分析和时间序列分析是统计预报的两大分支,为目前气象台站制作长期预报的主要方法之一。通常认为,气象要素序列的组成包括趋势项、周期项和随机项,即: y=f_1(x)+f_2(x)+ε多元分析假设气象要素的变化主要受前期因子的支配,周期性变化可以忽略不计,即     

华北地区冬小麦产量预报模式的初步研究

本文提出了一种省级以上尺度的作物-天气产量预报模式。首先,对气候产量进行R-型聚类分析,将全区分成若干亚区;然后,用累加型及阶乘型的多重非线性回归方法组建预报方程。本文提出的模式,原则上可以适用于多种尺度和不同作物,预报时效也可以根据生产需要和作物发育阶段的特点给定。 华北地区冬小麦产量预报的时效,分为冬前、越冬后及黄熟前三个阶段。预报方程的复相关系数,分别可达到0.70,0.90和0.95以上;平均相对剩余误差为15％,8％和4％。     

求解非线性回归方程及其统计检验方法初探

一、前言在统计回归方法中,线性回归模型是应用范围最广、收效最多的方法.但是实际上有些问题是非线性的,如作物产量与密度的关系呈抛物线模型;植物的干物质积累呈“S”型曲线等都是常见的非线性回归模型. 非线性回归模型参数的确定要比线性回     

最佳分级程序

有关预测预报的问题(如天气预报,水位预报,病虫害预测,流行病暴发预测预报等)都要研究预报对象(用 y 表示)和因子(用 x 表示)之间的关系。例如:“发尽桃花水,必有旱黄梅。”桃花水就是前期预报因子,旱黄梅是预报对象,两者之间就有可能有着前因后果的相关性。气象上,经常用线性相关系数公式来计算两者之间的关系。若预报对象分别是偏多(或偏高),正常,偏少(或偏低)三级。而因子 x 是连续变量。用一般计算线性相关系数公式往往选不出较好的前兆因子,且不少因子和 y 之间也并非都存在     

新疆玉米产量场预报模式研究

新疆地域辽阔,不同地区之间的社会、经济及生产技术发展不平衡,玉米产量相差很大。本文将玉米产量分布当成一个场,采用自回归模型AR(P),建立各地(州)及主要玉米生产县的玉米单产产量场预报模式,经过集成预报全区玉米单产,1988、1989年预报检验,结果正确。     

MOS预报业务化试验中若干技术问题的处理

一、前言 随着数值预报的发展及输出产品的增加,MOS预报试验研究不断的深入并应用于业务预报上。近年来,我们也积极进行了MOS预报业务化的尝试。实践中我们体会到,MOS预报必须符合简便、迅速、准确的原则,才能在预报第一线站住脚,否则这种方法再好也只能成为墙上的画,镜中的花。为此,我们对预报对象、因子的选取进行了必要的技术处理,并在实际应用中取得了较好的效果。 二、建立预报模式时的技术处理 1.y量的处理 在进行晴雨预报时,一般将雨量y作0,1化处理,晴天取0,雨天取1。我们假设y随因子x线性单调地变化,当x小于某一数值时,y始终是0;一旦x超某一临界值,y明显地随x而变化。y由恒为0突变到随x变化的现象,反映了这两段具有不同的函数关系。     

县级气象产量预报分析的点滴体会

吉安县是农业产粮大县,农业的丰歉取决于作物的产值和产量,因此,农作物产量是各级领导十分关心和重视的问题之一,特别是早、晚稻产量的收成如何,涉及到对农业经济产值、农民收入的评估,涉及到各级领导对下一步农业生产计划、政策制订及农业产业结构调整的决策。近几年来,气象部门制作的早、晚稻气象产量预报,因其科学依据充分、预报时效长、简便易行,结论误差小（几年来预报结论与客观产量误差率均在5％以内）,越来越受到县领导及有关部门的信赖,成为县领导不可缺少的产量预报参考信息之一。通过几年来参与全县早、晚稻产量预报的综合分析、对比、评估,笔者认识到,以产量预报的定性方面而言,气象产量预报有很充分翔实的依据和说服力,往往是各级领导和有关部门决策的依据。因为气象部门的预报往往在收割前半月提供,实际上成了领导和